Pythonで深層学習のモデルをデプロイする方法

深層学習のモデルをデプロイするためには、様々な方法がありますが、Pythonを使った方法もあります。

まず、TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークでモデルを構築し、学習させます。その後、モデルを保存し、必要に応じてロードして利用することができます。

Pythonでモデルをロードする場合は、以下のようにします。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model')

このように、load_model関数を使って、保存されたモデルをロードすることができます。

次に、モデルをデプロイするためには、Web APIを実装する必要があります。PythonでWeb APIを実装する場合は、FlaskやDjangoなどのフレームワークを利用することができます。

以下は、Flaskを利用してモデルをデプロイする例です。

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf

app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_data = preprocess(data)
    prediction = model.predict(input_data)
    output = postprocess(prediction)
    return jsonify(output)

def preprocess(data):
    # データ前処理のコード
    return input_data

def postprocess(prediction):
    # 出力後処理のコード
    return output

if __name__ == '__main__':
    app.run()

このように、Flaskのrouteデコレータを使って、POSTリクエストを受け取る/predictエンドポイントを実装し、モデルを利用して推論を行い、JSON形式で出力するようにしています。

以上が、Pythonで深層学習のモデルをデプロイする方法の一例です。